带规则的随机列表

Question

我正在尝试创建一个任务清单，这些任务是我从一些文本文件中读取的，想把它们放到列表里。我想要一个我今天要做的任务总清单，但我有几个规则。

其中一个列表是日常任务，这些任务的完成顺序不重要。我把这个列表叫做“日常”。还有一个是项目任务，这些任务的完成顺序是有讲究的。我把这个列表叫做“项目”。最后还有一个列表是必须在一天结束时完成的事情，我叫它“结束时任务”。

所以这里有一些基本规则。

这是一个随机任务列表，日常任务可以随意完成，而项目任务可以随机插入到主列表的任何位置，但它们之间的顺序必须保持不变，结束时任务则添加到主列表的末尾。

我知道怎么用random.randint()获取随机数，怎么往列表里添加内容，怎么读取文件等等……但逻辑上让我感觉有点“脑袋疼”。有没有人想帮我解决这个问题？

编辑：

好吧，我自己解决了，但至少提问让我在脑海中理清了思路。这是我做的事情。

random.shuffle(daily)
while projects:
    daily.insert(random.randint(0,len(daily)), projects.pop(0))
random.shuffle(endofday)
daily.extend(endofday)
for x in daily: print x

谢谢大家的回答，我还是会给你们一些赞的！

再编辑：

糟糕，我刚意识到这不是正确的答案，哈哈。

最后一次编辑，我发誓：

position = []
random.shuffle(daily)
for x in range(len(projects)):
    position.append(random.randint(0,len(daily)+x))
position.sort()
while projects:
    daily.insert(position.pop(0), projects.pop(0))
random.shuffle(endofday)
daily.extend(endofday)
for x in daily: print x

我撒谎了：

我刚想到当位置有重复值时会发生什么，结果我的第一次测试返回了1,3,2,4的项目顺序。我决定接受答案者的解决方案，哈哈。

或者不：

position = []
random.shuffle(daily)
for x in range(len(projects)):
    while 1:
        pos = random.randint(0,len(daily)+x)
        if pos not in position: break
    position.append(pos)
position.sort()
while projects:
    daily.insert(position.pop(0), projects.pop(0))
random.shuffle(endofday)
daily.extend(endofday)
for x in daily: print x

Answer 1

为了让“项目”列表里的元素保持顺序，你可以这样做：假设你有四个项目任务：“a,b,c,d”。那么你就知道在每个元素前后，包括开始和结束，总共有五个位置可以插入其他随机选择的元素。

接下来，你可以在日常列表中添加五个特殊元素（比如“-:-”）。当你现在把日常列表打乱时，这些特殊元素就会随机放置，和上面的“a,b,c,d”对应。然后，你只需要在每个特殊元素“-:-”的地方依次插入“项目”列表里的元素。这样，你就能保持顺序，同时日常列表里的任务就变得完全随机了。

Answer 2

如何用Python从列表中获取一个随机元素：

>>> import random
>>> li = ["a", "b", "c"]
>>> len = (len(li))-1
>>> ran = random.randint(0, len)
>>> ran = li[ran]
>>> ran
'b'

不过，看起来你更想知道怎么设计这个。如果是这样的话，Python标签可能不太合适。如果不是，那这个问题可能太宽泛了，代码方面的回答也不一定能满足你的需求。

Answer 3

首先，复制并打乱每天的数据来初始化主列表：

master = list(daily)
random.shuffle(master)

接下来（有趣的部分！）是对主列表的修改（随机插入项目，但不改变顺序），最后执行 random.shuffle(endofday); master.extend(endofday)。

正如我所说，修改的部分是最有意思的——那么，关于：

def random_mix(seq_a, seq_b):
    iters = [iter(seq_a), iter(seq_b)]
    while True:
        it = random.choice(iters)
        try: yield it.next()
        except StopIteration:
            iters.remove(it)
            it = iters[0]
            for x in it: yield x

现在，混合的步骤变成了 master = list(random_mix(master, projects))

性能不是特别理想（这里生成了很多随机数，我们可以减少一些，比如说），但如果只是处理几十个或几百个项目的话，这样也还不错。

这种插入的随机性并不完美——为了做到这一点，选择两个序列的概率不应该是一样的，而是应该与它们的长度成正比。如果这对你很重要，请在评论中告诉我，我会修改以解决这个问题，但我想先提供一个更简单、更易懂的版本！-)

编辑：感谢你的认可，尽管如此，我还是想补充一个不同的“随机混合保持顺序”的方法，它使用了正确的概率——这只是稍微复杂一点，因为它不能直接调用 random.choice；-）。

def random_mix_rp(seq_a, seq_b):
    iters = [iter(seq_a), iter(seq_b)]
    lens = [len(seq_a), len(seq_b)]
    while True:
        r = random.randrange(sum(lens))
        itindex = r < lens[0]
        it = iters[itindex]
        lens[itindex] -= 1

        try: yield it.next()
        except StopIteration:
            iters.remove(it)
            it = iters[0]
            for x in it: yield x

当然，这里还有其他优化的机会——因为我们已经在跟踪长度了，我们可以依靠长度降到零来判断，而不是使用 try/except 来检测一个序列是否结束，这样我们就可以直接处理另一个序列，等等等等。但我想展示一个最接近我原始版本的方案。这里是一个利用这个想法来优化和简化的版本：

def random_mix_rp1(seq_a, seq_b):
    iters = [iter(seq_a), iter(seq_b)]
    lens = [len(seq_a), len(seq_b)]
    while all(lens):
        r = random.randrange(sum(lens))
        itindex = r < lens[0]
        it = iters[itindex]
        lens[itindex] -= 1
        yield it.next()
    for it in iters:
        for x in it: yield x